O RELEVO E AS TEMPERATURAS MÍNIMAS NO SUL-BRASILEIRO

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1 O RELEVO E AS TEMPERATURAS MÍNIMAS NO SUL-BRASILEIRO Adriano BATTISTI 1,2, Bruno Vidaletti BRUM 1, Otávio Costa ACEVEDO 1, Pablo Eli Soares de OLIVEIRA 1 1 Universidade Federal de Santa Maria UFSM Avenida Roraima, 1000 Cidade Universitária Camobi Santa Maria RS Brasil 2 adrianotbattisti@gmail.com RESUMO: As temperaturas mínimas são analisadas nos estados do Rio Grande do Sul, de Santa Catarina e do Paraná, evidenciando-se o controle exercido pelo vento e por diferentes perfis topográficos. Em noites de vento mais calmo, percebe-se que na maior parte das estações, as temperaturas tendem a ficar mais baixas. Esta observação ficou mais clara para as estações classificadas como sendo de planície e de serra. ABSTRACT: The minimum temperatures are analyzed in the states of Rio Grande do Sul, Santa Catarina and Paraná, demonstrating the control exerted by wind and different topographic profiles. On nights with calmer wind, it is clear that in most stations, the temperatures tend to be lower. This observation became clearer for the stations classified as lowland and mountain range. 1 INTRODUÇÃO Battisti et al. (2010) estudaram a influência do relevo nas temperaturas mínimas do Rio Grande Sul. Eles evidenciaram a forte influência que o vento exerce na temperatura em diferentes perfis topográficos. Em regiões de baixadas, nas noites de pouco vento, as temperaturas tendem a ficar mais baixas, devido ao desacoplamento com os níveis mais altos. Já as regiões de topo têm dificuldade em desacoplar, fazendo com que as temperaturas mínimas fiquem mais altas do que uma baixada na mesma altitude. No mesmo sentido Brum et al. (2010) mostraram o aumento da dificuldade da previsão de temperatura mínima que um modelo de mesoescala apresenta nas noites de vento mais fraco. Com o objetivo de estender a análise e aumentar a confirmação dessas conclusões, estudamos a influência do relevo nas temperaturas mínimas no Rio Grande do Sul, em Santa Catarina e no Paraná. Com isso, podemos encontrar um mesmo processo local acontecendo em regiões distantes, mas com topografia parecida. 1

2 2 - MATERIAL E MÉTODOS Utilizaram-se dados de 24 estações automáticas do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) para um período de dois anos (02/2008 a 01/2010), localizadas nos estados da região Sul do Brasil. Destes extraiu-se a temperatura mínima de cada dia, o vento médio de 24 horas e noturno e a velocidade do vento na hora da temperatura mínima. Para análise dos dados utilizou-se o programa de análise estatística R. Com este, plotaram-se as temperaturas mínimas em função do vento, sendo as estações agrupadas por tipo de relevo. O agrupamento gerou quatro classes topográficas: planície: altitude da estação até 200 metros (Indaial-SC, Itapoá-SC, Rio Grande-RS, Torres-RS, Ilha do Mel-PR e Morretes-PR); serra: altitude acima de 300 m e com acidente para baixo de pelo menos 300 m nos arredores, atingindo uma área de no máximo 10 km da estação (Curitiba-PR, Joaquim Távora-PR, Ituporanga-SC, Rio do Campo-SC, Canguçu-RS e Bento Gonçalves-RS); planalto baixo: altitudes entre 200 a 500 m e sem característica de serra (Diamante do Norte-PR, Foz do Iguaçu-PR, São Luiz Gonzaga-RS, Marechal Cândido Rondon-PR, Santana do Livramento-RS e Frederico Westphalen-RS); planalto alto: altitudes acima de 500 m e sem característica de serra (Santo Augusto- RS, Passo Fundo-RS, Caçador-SC, São Joaquim-SC, Ibaiti-PR e Dois Vizinhos-PR). Todas estas altitudes são em relação ao nível médio do mar. Usou-se, ainda, o método de média de blocos. Por fim, os dados foram suavizados e ajustados para evitar a forçante climática anual. 3 - RESULTADOS E DISCUSSÃO Analisando-se a figura 1, que representa as estações de planície, percebe-se que as temperaturas mínimas tiveram forte dependência do vento, tornando-se mais baixas quando o vento era mais fraco, da mesma forma que Battisti e Brum (2010) encontraram. Com exceção da estação de Indaial, na qual a temperatura não apresentou grande variação com o vento. Na figura 2, que representa a classe topográfica planalto baixo, também percebe-se dependência entre temperatura e vento. Contudo, em algumas estações a temperatura mínima fica mais baixa e em outras mais alta à medida que o vento diminui. Pela figura 3, que representa as estações de planalto alto, a temperatura mínima, em geral, apresenta uma dependência direta com o vento apesar de mais fraca do que na classe planície. Já na figura 4, classe topográfica serra, claramente a temperatura mínima fica mais baixa à medida que o vento médio fica menor, com exceção da estação de Canguçu. 2

3 Figura 1. Esquerda: Temperatura mínima em função do vento médio para o período de dois anos. Direita: ajuste do vento médio em função do ajuste da temperatura mínima. Os dois gráficos são para as estações de planície sendo que cada ponto representa a média de 30 dados. Figura 2. O mesmo que na figura 1, mas para as estações de planalto baixo. 3

4 Figura 3. O mesmo que na figura 1, mas para as estações de planalto alto. Figura 4. O mesmo que na figura 1, mas para as estações de serra. Interessantemente, o resultado encontrado para a serra, a classe de relevo acidentado, difere do encontrado por Battisti et al. (2010). Estes mostraram que havia uma relação não tão clara entre as duas variáveis relacionadas nas estações de topografia mais complexa. 4 CONCLUSÕES Com exceção de algumas estações, em geral, percebeu-se que a temperatura mínima tem uma relação direta com o vento, tornando-se potencialmente mais baixa nas noites 4

5 mais calmas. Esta verificação foi mais uniforme para as estações de planície e interessantemente de serra. Apesar de não acontecer de forma universal, os resultados aqui fortalecem as conclusões encontradas por Battisti e Brum (2010) de que em noites de pouco vento as temperaturas tendem a ficar mais baixas. Um estudo mais detalhado do relevo em volta de cada estação pode responder o porquê das disparidades existentes em algumas estações. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS BATTISTI, A. et al., Temperaturas Mínimas no Rio Grande do Sul. Parte I: Distribuição Espacial e Dependência de Fatores Externos. Anais do XVI Congresso Brasileiro de Meteorologia. BRUM, B. V. et al., Temperaturas Mínimas no Rio Grande do Sul. Parte II: Previsibilidade Através de um Modelo Numérico de Mesoescala. Anais do XVI Congresso Brasileiro de Meteorologia. 5